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行人監(jiān)測是通過監(jiān)測設(shè)備對行人的移動、密度和流量進行信息收集，以此來評判其在某個區(qū)域或某個時間段內(nèi)行人的行為正確或活動合適度。行人檢測是利用計算機視覺技術(shù)判斷圖像或者視頻序列中是否存在行人并給予精確定位。該技術(shù)可以與行人跟蹤，行人重識別等技術(shù)結(jié)合，從而可以應(yīng)用到多個領(lǐng)域中去。
行人檢測在計算機應(yīng)用領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用，比如車輛輔助駕駛系統(tǒng)、智能視頻監(jiān)控、機器人、航拍圖像、人機交互系統(tǒng)、運動分析等。作為無人駕駛的先驅(qū)技術(shù)之一，行人檢測系統(tǒng)在近幾年也已成為研發(fā)熱點，很多互聯(lián)網(wǎng)公司也在研發(fā)行人檢測系統(tǒng)，以期實現(xiàn)智能汽車。
目前行人監(jiān)測的難點：
一、外觀差異較大。目前監(jiān)測設(shè)備并不能準(zhǔn)確而清晰的顯示出行人的面部特征，包括視覺、姿態(tài)、服飾和附著物、光照、成像距離等。行人不同的運動姿態(tài)、角度，都會顯示出不同的外觀，而且成像距離遠近不一，也會造成外觀大小不同。
二、行人被遮擋問題。在人群密集的地方，不可避免的會出現(xiàn)行人被遮擋的問題，或者是被周圍的雜物遮擋住。
三、背景復(fù)雜。有些物體的外觀、顏色、造型、形狀等都比較類人，例如雕塑或人形廣告牌、假人等。
四、檢測速度。行人檢測使用了比較復(fù)雜的系統(tǒng)模型，計算量大且復(fù)雜，要達到實時監(jiān)測非常的困難，而且需要大量的優(yōu)化。
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